Разработка алгоритмов и программных средств для построения компетентностно-ориентированных моделей в обучающих интегрированных экспертных системах

Целью дипломной работы, выполненной в лаборатории «Интеллектуальные системы и технологии» кафедры Кибернетики НИЯУ МИФИ, являлась разработка алгоритмов и программных средств для построения компетентностно-ориентированных моделей в обучающих интегрированных экспертных системах.

Веб-версия инструментального комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ, разработанного в лаборатории «Интеллектуальные системы и технологии» кафедры Кибернетики МИФИ, предназначена для автоматизированного построения веб-ориентированных интегрированных экспертных систем (веб-ИЭС) в статических проблемных областях. Комплекс АТ-ТЕХНОЛОГИЯ реализует задачно-ориентированную методологию компьютерного проектирования интегрированных экспертных систем, созданную профессором Рыбиной Г. В. в середине 90-х годов. Важной особенностью веб-версии комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ является наличие специальных программных средств, позволяющих создавать обучающие веб-ИЭС, отличительной особенностью которых является наличие средств поддержки специальных моделей: модели обучаемого, модели обучения, модели проблемной области, модели объяснения, эталонной модели курса/дисциплины.

В связи с тем, что в новых образовательных стандартах третьего поколения на первый план выходит понятие компетентностно-ориентированного подхода в образовательном процессе, возникла необходимость анализа функциональных возможностей веб-версии подсистемы поддержки построения обучающих веб-ИЭС, в частности, средств построения онтологии курса/дисциплины, модели обучаемого и модели обучения, а также анализ результатов апробации обучающих веб-ИЭС (по курсам «Введение в интеллектуальные системы» и «Проектирования систем, основанных на знаниях», «Интеллектуальные диалоговые системы» и др.) в учебном процессе НИЯУ МИФИ для компьютерного обучения, а также анализа современных методик оценивания компетенций обучаемых. По результатам проведенных исследований был сформулировать ряд требований на модификацию существующих и разработку новых алгоритмов и программных средств поддержки построения обучающих веб-ИЭС и поставлена задача построения компетентностно-ориентированных моделей в обучающих веб-ИЭС.

Первый раздел дипломной работы посвящен анализу текущей версии подсистемы поддержки построения обучающих веб-ИЭС (комплекс АТ-ТЕХНОЛОГИЯ), особое внимание уделяется средствам построения онтологии курса/дисциплины, средствам построения модели обучаемого и средствам построения модели обучения.

Также представлен обзор литературы в области компетентностно-ориентированного подхода в образовательном процессе и анализ возможностей применения компетентностного подхода в рамках построения и функционирования обучающих веб-ИЭС.

Во втором разделе приведена формальная постановка задачи планирования текущей стратегии обучения с учетом выявленного уровня компетенций обучаемого, описаны алгоритмы формирования модели целевых компетенций, алгоритмы выявления текущего уровня компетенций обучаемого, алгоритмы планирования стратегии (плана) обучения с учетом уровня компетенций обучаемого. В третьем разделе содержится описание программной реализации средств поддержки построения и реализации модели обучения с учетом компетентностно-ориентированных моделей. Приведены результаты тестирования и примеры работы программных средств. В Приложении приведены примеры выставления весовых коэффициентов между элементами курса/дисциплины и целевыми компетенциями, описание методики оценивая компьютерного тестирования, базовые требования к разработке программных средств подсистемы построения обучающих веб-ИЭС и основные фрагменты программного кода.

1.Экспериментальное исследование текущей версии подсистемы поддержки построения обучающих веб-ориентированных интегрированных экспертных систем на возможность построения компетентносто-ориентированных моделей

1.1 Анализ функциональных возможностей веб-версии подсистемы поддержки построения обучающих ИЭС, функционирующей в составе в веб-ориентированной версии комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ

В основе задачно-ориентированной методологии (ЗОМ) [1], предложенной профессором Г. В. Рыбиной в середине 90-х годов, лежит многоуровневая модель процессов интеграции в ИЭС (веб-ИЭС), моделирование конкретных типов задач, релевантных технологии традиционных ЭС (подход «от задачи»), методы и способы построения программной архитектуры ИЭС и ее компонентов на каждом уровне интеграции.

Как показано в работе [1], основы ЗОМ приобретения знаний были реализованы в полном объеме в рамках исследовательского проекта АТ-ТЕХНОЛОГИЯ, важная особенность которого заключалась в том, что средства автоматизированного извлечения знаний рассматривались в составе взаимосвязанных средств инструментального комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ, реализующих полный технологический цикл создания ИЭС для статических проблемных областей (ПрО), начиная от извлечения знаний из экспертов, проблемно-ориентированных ЕЯ-текстов и БД до конфигурирования и тестирования прототипа ИЭС.

Инструментальный комплекс АТ-ТЕХНОЛОГИЯ включает в себя набор программных средств, позволяющих создавать специальный подкласс ИЭС — обучающие ИЭС [1 — 7].

В настоящее время перспективные исследования разработчиков направлены на создание различных средств интеллектуального компьютерного обучения в виде интеллектуальных обучающих систем (ИОС), однако успехи здесь пока достаточно ограничены, поскольку реально функционирующие ИОС в очень незначительной степени используют все многообразие методов и средств искусственного интеллекта [1, 3 — 5].

Важнейшими особенностями современных компьютерных технологий обучения являются процессы индивидуализации, интеллектуализации и веб-ориентации традиционных обучающих систем, программ и технологий, что в значительной степени определяется практическим использованием при их разработке методов и средств искусственного интеллекта, в частности ИЭС [1 -7], а также успехами бурно прогрессирующей технологии обучения через веб.

С 2008 г. в учебном процессе НИЯУ МИФИ используются обучающие ИЭС и веб_ИЭС для автоматизированной поддержки всех базовых дисциплин в рамках специализации «Интеллектуальные системы и технологии» специальности «Прикладная математика и информатика», а именно: «Базы данных и экспертные системы (введение в интеллектуальные системы)», «Интеллектуальные диалоговые системы», «Динамические интеллектуальные системы», «Проектирование кибернетических систем, основанных на знаниях», «Экспертные системы», «Интеллектуальные информационные системы».

Анализ опыта применения ЗОМ и комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ для разработки и использования обучающих веб-ИЭС в учебном процессе НИЯУ МИФИ для целей интеллектуального обучения [3 — 5] показал, что, с одной стороны, полностью реализуется мощная функциональность самых современных интеллектуальных обучающих систем (построение модели обучаемого, адаптивной модели обучения, модели проблемной области (ПрО), модели объяснения, модели преподавателя [1]), а с другой — приобретаются все основные черты современной клиент-серверной архитектуры, такие как независимость систем от платформы, простота обновления информации, удобство в администрировании и технической поддержке, что, в частности, значительно упрощает процессы аккумулирования знаний преподавателей-предметников.

Обучающие ИЭС объединяют в своей архитектуре элементы, характерные как для экспертных систем, так и для традиционных обучающих систем, что приводит к необходимости исследования и решения комплекса задач интеграции разнородных моделей, методов, средств и технологий, предназначенных для организации процесса решения задач на основе обучающих ИЭС.

Важной особенностью разработки и использования обучающих ИЭС и веб-ИЭС [3−7] является то, что обеспечивается автоматизация практически всех процессов, которые возникают в ходе обучения и контроля знаний/умений обучаемых. При этом вся информация об обучаемых, темах курсов/дисциплин, результатах прохождения обучения, результатах контроля обучаемых, индивидуальных рекомендациях на основании полученных результатов обучения и т. д. находится в единой среде и в любое время доступна обучаемому и/или контролирующему процесс обучения, что обеспечивается за счет специальных средств мониторинга процесса функционирования обучающих ИЭС. Это удовлетворяет всем требованиям образовательного мониторинга, представляющего собой систему сбора, хранения, анализа и представления информации о состоянии наблюдаемых объектов, явлений, процессов с целью их оценки, контроля или прогноза.

Процесс создания обучающих веб-ИЭС средствами комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ включает следующие основные этапы [1 — 7]: формирование онтологии курса/дисциплины (Мо); построение модели обучения (M2); формирование модели обучаемого (M1); построение модели проблемной области (М3); построение модели объяснения (М4).

Первые два этапа происходят в режиме работы преподавателя (DesignTime), а последние этапы — в режиме работы с обучаемым (RunTime). Общая архитектура подсистемы поддержки построения обучающих веб-ИЭС, включая средства взаимодействия подсистемы с другими средствами комплекса, представлена на Рис. 1 (стрелками обозначено взаимодействие блоков архитектуры посредством обмена данными).

Рис. 1. Общая функциональная архитектура подсистемы поддержки построения обучающих веб-ИЭС Подсистема поддержки построения обучающих веб-ИЭС состоит из: средств построения модели обучаемого; средств построения модели обучения; средств построения онтологий; средств мониторинга процесса функционирования обучающей веб-ИЭС.

Подсистема поддержки построения обучающих веб-ИЭС состоит из двух компонентов, представляющих собой отдельные СОМ-объекты. Совместная работа данных компонентов в среде комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ осуществляется при использовании механизмов взаимодействия, реализованных в ядре комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ. Отдельные компоненты подсистемы общаются между собой и с остальными подсистемами комплекса посредством обмена текстовыми сообщениями на ограниченном подмножестве языка XML через брокер, расположенный в системных средствах.

Обращение к компонентам осуществляется посредством активация соответствующей задачи планировщика (сформировать структуру курса, создать тест, сформировать стратегию и т. д.), расположенного в подсистемах планирования процессов разработки веб-ИЭС. Обмен данными между компонентами осуществляется через классную доску, расположенную также в системных средствах. В режиме работы с обучаемым все диалоговые формы генерируются с помощью подсистемы поддержки разработки пользовательского интерфейса комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ.

1.2 Описание эталонной модели курса (Ме), модели обучаемого (М1) и модели обучения (М2)

1.2.1 Средства построения эталонной модели курса/дисциплин (Ме)

Процесс построения иерархической структуры конкретного курса/дисциплины (или онтологии курса/дисциплины), выполняемый на основе средств подсистемы поддержки построения обучающих ИЭС, включает три основных этапа: формирование иерархической структуры курса/дисциплины и взвешивание всех элементов (разделы, темы, подтемы, понятия и т. д.) с помощью весовых коэффициентов; разработка вопросов закрытого типа (в виде один вопрос — много ответов) к элементам структуры курса/дисциплины; формирование связей между элементами структуры курса/дисциплины на основе использования адаптивного метода репертуарных решеток [1, 5].

Подобным образом происходит построение всех онтологий О_i, используемых в обучающих ИЭС, предназначенных для поддержки интеллектуального обучения в рамках конкретной специальности/специализации, что в общем случае формирует конечное множество пересекающихся разделов, подразделов, понятий и т. д., включая дифференцирующие признаки, вопросы, ответы и т. д.

Множество иерархических структур курсов/дисциплин представляет собой обобщенную онтологию данной специальности/специализации. Данная модель онтологии, которая базируется на эталонной модели курса/дисциплины (Me) [1], обеспечивает: представление множества понятий курса/дисциплины в виде сетевой структуры (в данном случае семантическая сеть); отображение значительного числа отношений, отражающих специфику конкретного курса/дисциплины; использование мощной функциональности при интерпретации отношений и понятий курса/дисциплины.

В контексте разработки обучающих ИЭС модель онтологии верхнего уровня определяется как:

Mo = {Mo_i},

где Mo_i = Me_i i=1.n (например n=6 для специализации «Интеллектуальные системы и технологии»), т. е. термин Mo_i и Me_i являются синонимичными.

где Me_i — сетевая эталонная модель курса/дисциплины, которая соответствует уровню знаний преподавателя о конкретном изучаемом курсе.

Me = ,

где Vе — множество элементов курса/дисциплины (разделов, тем, подтем и т. д.), которые представляются как Vе={v₁,…, v_n}, n — количество элементов курса/дисциплины, причем каждый элемент v_i представляет собой тройку v_i= i, W_i, Q_i>, i =1,…, n, где T_i — название элемента структуры кусра/дисциплины, W_i=[0…10] - вес вершины v_ei, Q_i — множество вопросов, представимое в виде Q_i ={ij, S_ij, I_ij>}, j=1.q, где F_ij — формулировка вопроса, S_ij = {s_ij1,…, s_ijr}- множество ответов, I_ij — идентификатор правильного ответа;

Ue = {u_j} = {j, Vl_j, R_j>},

j = 1,…, m — множество связей между элементами курса/дисциплины, где Vk_j — родительская вершина, Vl_j — дочерняя вершина, R_j — тип связи, причем R = {R_z} (R₁ — связь типа «часть-целое» (агрегация; R₂— связь типа «ассоциация»; R₃ — «слабая» связь) С = {С_i},

i = 1,…, aмножество иерархических связей между элементами курса/дисциплины, при этом С_i =, где V_k— родительский элемент, V_l— дочерний элемент в иерархической структуре курса/дисциплины (например, Vk — раздел, а Vl — тема, данного раздела);

Ke =

— множество целевых компетенций, где K = {K_i}, i = 1,…, b — совокупность целевых компетенций, причем K_i = i, S_i>, где N_i — название, а S_i — код компетенции K_i, а CK = {CK_i}, i = 1,…, c — множество иерархических связей между компетенциями, при этом CK_i = i, Kl_i>, где Kk_i — компетенция-родитель из совокупности K, а Kl_i — дочерняя компетенция из совокупности К, k = 1,…, d, l = 1,…, e;

RK = {RK_i}, RK_i = i, Kl_i>,

i = 1,…, f — множество связей элементов курса/дисциплины и компетенций, где Vk_i — элемент множества Ve, Kl_i — элемент множества Ke.

Процесс построения онтологии O_i включает следующие этапы:

· Формирование онтологии курса/дисциплины, и взвешивание всех элементов структуры курса/дисциплины (разделы, темы, подтемы, понятия и т. д.) с помощью задания весовых коэффициентов;

· Формирование вопросов к элементам онтологии курса/дисциплины, т. е. построение формулировок вопросов, построение формулировок вариантов ответов к ним с фиксацией правильного варианта ответа (ответов);

· Формирование связей между элементами онтологии курса/дисциплины, на основании адаптивного метода репертуарных решеток.

На Рис. 2. приведена архитектура средств построения онтологий, в состав которой входят: средства построения онтологии курса/дисциплины O_i, средства построения обобщенной онтологии O, средства мониторинга, компонент визуализации.

Рис. 2. Архитектура средств построения онтологии курса/дисциплины В состав средств построения онтологии курса/дисциплины (O_i) входят:

Компонент формирования структуры курса/дисциплины. Данный компонент позволяет производить: автоматическую генерацию структуры курса на основе гипертекстового учебника с ограничением глубины вложенности элементов структуры курса тремя уровнями; ручное построение структуры курса/дисциплина с возможностью добавления/удаления/редактирования элементов; удаление/редактирование ранее созданной структуры курса.

Компонент поддержки адаптивного метода репертуарных решеток. Данный компонент позволяет: формировать и редактировать списки признаков тем курса; ранжировать каждый элемента курса по признакам; выявлять связи между элементами курса при помощи адаптивного метода репертуарных решеток для любого уровня иерархии; выводить отчет о проведенном выявлении связей.

Компонент формирования модели целевых компетенций. Данный компонент предоставляет следующие функции: добавление новой модели компетенций; редактирование существующей модели компетенций (добавление компетенции/удаление компетенции/редактирование данных компетенции); удаление модели компетенций.

Компонент формирования заданий к контролируемым элементам содержания курса/дисциплины. Данный компонент обеспечивает формирование контрольных вопросов, вариантов тестирований.

Компонент выбора для каждого элемента онтологии курса/дисциплины соответствующей ему компетенции. Данный компонент позволяет формировать связи между элементами курса/дисциплины и целевыми компетенциями с определенными весовыми коэффициентам.

Компонент подготовки данных для визуализации онтологии. Позволяет отображать онтологию курса/дисциплины, выводить на экран связи между элементами курса одного уровня.

В состав средств построения обобщенной онтологии (O) входят:

Компонент объединения онтологий. Данный компонент позволяет получать обобщенную онтологию путем объединения онтологий курса/дисциплины.

Компонент создания выборки элементов онтологии. Данный компонент позволяет получать выборку необходимых элементов из искомой онтологии, тем самым строя обобщенную онтологию.

Компонент отсечения элементов онтологии. Данный компонент позволяет получать обобщенную онтологию, состоящую из элементов онтологии курса/дисциплины за исключением выбранных элементов.

Компонент получения информации об элементе онтологии. Данный компонент позволяет получать обобщенную онтологию, состоящую из необходимого элемента и элементов находящихся на одном уровне иерархии с ним.

Компонент подготовки данных для визуализации онтологии. Позволяет отображать онтологию курса/дисциплины, выводить на экран связи между элементами курса одного уровня

компьютерный технология обучение

1.2.2 Средства построения модели обучаемого (М1)

Модель М1 включает следующие компоненты [1]: в простейшем случае — учетную информацию об обучаемом (фамилия обучаемого, номер учебной группы, дата работы (P_I и пр.), в более сложном — психологический портрет личности обучаемого (P_h); начальный уровень знаний, умений и компетенций обучаемого (М^нач_обуч); заключительный уровень знаний, умений и компетенций обучаемого (М^кон_обуч); алгоритмы выявления уровней знаний, умений и компетенций обучаемого (А); алгоритмы психологического тестирования для выявления личностных характеристик, на основании которых формируется психологический портрет личности обучаемого (А_Ph).

Средства построения модели М1, архитектура которых показана на Рис. 3., обеспечивают: выявление текущего уровня знаний обучаемого; выявление текущего уровня умений обучаемого; выявление личностных характеристик обучаемого; формирование модели М1; Сравнение моделей М1 и Мe. В результате выявления вышеперечисленных элементов формируется модель M1. Следует отметить, что такие элементы модели М1, как текущий уровень знаний, текущий уровень умений, личностных характеристики выявляются в режиме диалога с обучаемым, как это видно на функциональной архитектуре средств построения модели М1.

Динамическое построение сетевой модели обучаемого на основе ЗОМ осуществляется путем сравнения текущей модели обучаемого с предварительно построенной преподавателем онтологией курса, в результате чего выявляются так называемые «проблемные зоны» по отдельным разделам/подразделам [1, 3]. Компонент отображения текущей М1 на онтологию курса/дисциплины фактически производит следующие действия: сравнение М1 и онтологии курса/дисциплины; анализ результата сравнения и формирование списка «проблемных» тем обучаемого. На Рис. 3 представлена архитектура средств построения модели обучаемого. Она включает в себя следующие компоненты:

Рис. 3. Архитектура средств построения модели обучаемого Компонент выявления уровня знаний. Данный компонент предназначен для выявления уровня знаний обучаемых. Позволяет проводить тестирование и выявлять уровень знаний по каждому из элементов курса. Включает в себя компонент отображения текущей модели обучаемого на эталонную модель курса.

Компонент выявления уровня умений моделирования стратегии прямого/обратного вывода. Данный компонент предоставляет возможность выявления умений обучаемого моделировать стратегии прямого/обратного вывода.

Компонент выявления уровня умений по построению компонентов лингвистической модели подъязыка деловой прозы. Данный компонент позволяет выявлять уровень умений обучаемого строить компоненты лингвистической модели подъязыка деловой прозы и используется рамках курса Г. В. Рыбиной «Интеллектуальные диалоговые системы». В качестве основного методического приема для выявления умений обучаемых формировать компоненты лингвистической модели используется моделирование рассуждений студентов, решающих данную задачу.

Компонент выявления уровня умений обучаемого моделировать простейшие ситуации с помощью фреймов. Данный компонент позволяет выявлять умение обучаемого моделировать простейшие ситуации проблемной области с помощью фреймов.

Компонент выявления уровня умений моделировать простейшие ситуации проблемной области с помощью семантических сетей. Данный компонент позволяет выявлять уровень умений обучаемого моделировать простейшие ситуации проблемной области с помощью семантических сетей и используется в рамках курсов Г. В. Рыбиной «Введение в интеллектуальные системы» и «Экспертные системы» .

Компонент выявления личностных характеристик обучаемых. Для формирования психологического портрета личности обучаемого (т.е. получения совокупности его личностных характеристик) используется психологическое тестирование, представляющее собой набор вопросов с различными вариантами ответов.

Компонент отображения текущей модели обучаемого на эталонную модель курса/дисциплины. Реализация сетевой модели обучаемого М1 осуществляется путем сравнения текущей М1тек с предварительно построенной преподавателем эталонной моделью курса/дисциплины.

На основе полученных данных об обучаемом в ходе прохождения им тестирований и контрольных мероприятий с помощью средств построения модели обучения (М2) появляется возможность построения индивидуального плана обучения.

1.2.3 Средства построения модели обучения (М2)

Средства построения и реализации модели М2 обеспечивают реализацию следующих возможностей [1, 3]:

· создание и редактирование обучающих воздействий;

· планирование стратегий обучения;

· реализация планов обучения.

Модель обучения М2 [1, 2] представляет собой совокупность вида:

М2 =

М1 = {М1₁,…, М1_n} - множество текущих моделей обучаемого;

S = {S₁,…, S_n} - множество стратегий обучения S_i, i = 1…, m, в виде упорядоченных подмножеств множества обучающих воздействий для той или иной модели обучаемого;

I = {I₁,…, I_z} - множество обучающих воздействий I_j, где I_j={t_ki_l} t_k — тип обучающего воздействия, а i_l — содержание воздействия, j=1,…, z, k=1,…, c, l=1,…, v;

F — функции (алгоритмы) генерации стратегий обучения в зависимости от входной модели обучаемого, т. е. S=F (M1,Mе, I), где Ме — эталонная модель курса (дисциплины), заданная преподавателем.

На Рис. 4 представлена архитектура средств построения модели обучения.

Рис. 4. Архитектура средств построения М2

Компонент формирования стратегий обучения. Как показано на Рис. 4, в компоненте происходит обработка данных от M1 и Mе. Фактически, в программной реализации в компоненте происходит обращение к определенным таблицам базы данных системы, в которых хранится информация о моделях М1 и Ме. В результате работы компонента формируется план обучения, содержащий упорядоченное множество обучающих воздействий. При формировании плана обучения используются данные о доступных по каждой теме обучающих воздействиях. Такие данные фиксируются средствами формирования обучающих воздействий.

Построение индивидуальных моделей обучения по конкретному курсу/дисциплине для каждого студента, т. е. управление обучением, осуществляется на основе автоматической генерации конкретных планов (стратегий), причем каждая стратегия обучения включает определенную последовательность учебных воздействий. Каждая стратегия обучения характеризуется своим набором и порядком применения учебных воздействий, содержание которых определяется степенью конкретизации поставленной задачи, зависящей от уровня знаний/ умений обучаемого и его психологического портрета.

Компонент управления реализацией обучающих воздействий. В данном компоненте обеспечивается выполнение последовательности обучающих воздействий в порядке их следования в конкретном плане обучения. Это выполнение использует две ключевые операции компонента:

· Анализ плана обучения, представленного в виде массива данных, подающихся на вход компоненту. Массив данных содержит указатели на обучающие воздействия текущего плана обучения.

· Вызов и выполнение обучающих воздействий.

При вызове обучающих воздействий компонент управления реализацией обучающих воздействий взаимодействует с такими компонентами, как:

· компонент отображения гипертекстового (ГТ) учебника,

· компонент выполнения учебно-тренировочных задач (УТЗ),

· обучающее воздействие «Тренинг с ЭС».

Компонент формирования ГТ-учебника (обучающее воздействие). Данный компонент является частью средств формирования обучающих воздействий. Модель гипертекста представляет собой семантическую сеть с вершинами (узлами) и дугами (связями, отношениями) между ними. В вершинах графа может содержаться текст, изображение, звук, видео, интернет-страница, исполняемый файл, а дуги графа соответствуют переходам между вершинами графа.

Компонент формирования учебно-тренировочных задач (обучающее воздействие). Разработка учебно-тренировочных задач (УТЗ) поддерживается с помощью встроенного редактора. При создании УТЗ с помощью редактора преподавателю необходимо: ввести исходные данные и ограничения, которые должны быть учтены при выполнении задачи; определить количество этапов решения задачи и начальные данные для каждого этапа, указать правильные ответы и способ ввода обучаемым результатов.

Тренинг с ЭС (обучающее воздействие). Для использования в качестве обучающего воздействия тренинга с ЭС обеспечивается передача управления соответствующим подсистемам комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ. Управление разработкой ЭС осуществляется интеллектуальным планировщиком комплекса. Сформированная ЭС добавляется в проект и хранится в его структуре, как и другие обучающие воздействия.

Завершая рассмотрение базовых моделей и программных средств обучающих ИЭС на основе ЗОМ, необходимо отметить, что в связи с постепенным переходом на компетентносто-ориентированную программу образования, актуальным направлением исследований при создании обучающих веб-ИЭС является алгоритмизация процессов формирования (на базе достаточно развитых моделей обучаемого и обучения) моделей нового типа — это модели компетенций, требуемых для каждого специалиста в конкретной области профессиональной деятельности, и модели компетенций преподавателей образовательных учреждений [5, 7, 8]. В связи с этим ниже приводится описание особенностей компетентностного подхода в образовательном процессе.

1.3 Особенности компетентностного подхода в образовании

В настоящее время практически все экономически развитые страны осуществляют переход или уже перешли на реализацию модульных программ, основанных на компетенциях. Данный подход значим и для России, и его внедрение является делом ближайшего будущего, поскольку только такой подход, как показывает практика, способен обеспечить производство высококвалифицированной рабочей силы, которая необходима для обеспечения конкурентоспособности экономики.

В новых образовательных стандартах третьего поколения на первый план выходит понятие компетентности как понятие развития не только знаний, умений и навыков, но и развития способностей для их применения. Задачи модернизации высшего образования в России реализуются с учетом принципов и процедур, формируемых в рамках Болонского процесса[9], присоединившись к которому Россия взяла на себя серьезные обязательства.

Специфика компетентностного подхода в обучении состоит в том, что усваивается не «готовое знание», кем-то предложенное к усвоению, а прослеживаются условия происхождения данного знания".

Понятийный аппарат, характеризующий смысл компетентностного подхода в образовании, ещё не устоялся. Тем не менее, можно выделить некоторые существенные черты этого подхода. Компетентностный подход — это совокупность общих принципов определения целей образования, отбора содержания образования, организации образовательного процесса и оценки образовательных результатов. К числу таких принципов относятся следующие положения:

* Смысл образования заключается в развитии у обучаемых способности самостоятельно решать проблемы в различных сферах и видах деятельности на основе использования социального опыта, элементом которого является и собственный опыт учащихся.

* Содержание образования представляет собой дидактически адаптированный социальный опыт решения познавательных, мировоззренческих, нравственных, политических и иных проблем.

* Смысл организации образовательного процесса заключается в создании условий для формирования у обучаемых опыта самостоятельного решения познавательных, коммуникативных, организационных, нравственных и иных проблем, составляющих содержание образования.

* Оценка образовательных результатов основывается на анализе уровней образованности, достигнутых учащимися на определённом этапе обучения.

В научное и практическое обращение понятие «компетентность» были введены в 60-х годах прошлого века. История проблемы показывает всю сложность, многомерность и неоднозначность трактовки как самих понятий «компетенция», «компетентность», так и основанного на них подхода к процессу и результату образования [11, 12]. Показательно, что в работах разных периодов эти понятия трактуются по-разному.

Тем не менее, исходным считается положение о том, что понятие «компетенция» ближе к понятийному полю «знаю, как», чем к полю «знаю, что».

«Компетенция — это способность и готовность применить знания и умения при решении профессиональных задач в различных областях — как в конкретной области знаний, так и в областях, слабо привязанных к конкретным объектам, т. е. способность и готовность проявлять гибкость в изменяющихся условиях труда».

«Компетентность — это владение определенными компетенциями».

Для того чтобы как-то упорядочить положения компетентностного подхода связывают компетенции и результаты образования.

Ключевая идея модернизации профессионального образования заключается в разработке таких критериев качества, которые позволили бы в максимальной степени приблизить результаты обучения к ожиданию работодателей.

1.3.1 Зарубежный опыт реализации компетентностного подхода

За рубежом принято выделять три основных подхода к определению и введению в практику образования компетентностной трактовки качества результатов обучения. Эти подходы появились независимо друг от друга сначала в США, затем в Великобритании и в последнюю очередь во Франции и Германии.

При обсуждении американского подхода к компетентностной трактовке качества результатов обучения нередко используют термин «поведенческий подход», подчеркивая тем самым четкую ориентацию результатов образования на способность к их применению на практике после окончания учебного заведения. Наряду с оцениванием так называемых общих компетенций, в США развивались подходы, ориентированные на измерение ядерных или других видов компетенций. В частности, Американская ассоциация менеджмента при классификации компетенций выделила пять кластеров, в число которых вошли ресурсные, межличностные, информационные, системные и технологические компетенции. Связь между различными кластерами компетенций и их дифференциация, по мнению разработчиков этого подхода, должна осуществляться в процессе моделирования ключевых факторов успеха и оценивания уровня их сформированности в отдельных кластерах.

Рис. 5. Модель компетенций лидера Holton и Lynham (американская традиция) В частности, в модель компетентности лидера, созданную в 2000 г. (Holton и Lynham), включено шесть кластеров компетенций, проявляющихся на трех уровнях (Рис.5), включающих общеорганизационный уровень, уровень процессов и индивидуальный уровень.

В процессе оценивания происходит детализация, при которой кластеры каждого уровня разбиваются на отдельные группы компетенций, дробящиеся, в свою очередь, на субкомпетенции. Например, представители этого подхода идентифицировали два кластера компетенций на общеорганизационном уровне: стратегическое мышление и стратегическое управление, в которые входят четыре и пять групп компетенций соответственно с дальнейшим дроблением на субкомпетенции.

Рис. 6. Интегративная модель профессиональной компетентности (британская традиция) Для Великобритании в компетентностном подходе характерно стремление к большей целостности и функциональности путем интеграции знаний, понимания, ценностей и навыков, присущих тем, кто сформировался как профессионал после окончания обучения. В частности, Чисмэн и Чиверс в 1996; 1998 гг. предложили интегративную модель профессиональной компетентности (Рис.6), включающую пять групп связанных компетенций и требующую пять уровней измерений соответственно.

Немецкая система образования приняла иной подход, который был изначально ориентирован на так называемые компетенции действия (Рис.7). Особенность подхода состоит в том, что в нем фокус смещается на учебные планы системы профессионального обучения. В начале каждого плана помещается совокупность компетенций, специфических для каждого предмета и определяющих в основном приоритетные области изучения, а также (в меньшей степени) планируемые к усвоению знания, умения и навыки. Стандартная типология компетенций ориентирована на сферу будущей профессиональной деятельности выпускников учебных заведений. Она включает предметные, личностные и социальные компетенции.

Рис. 7. Немецкий подход: «компетенции действия»

Согласно принятой типологии в немецкой системе образования, предметные компетенции познавательного и функционального характера описывают способности обучаемого выполнять задачи и решать практические проблемы на основе предметных знаний и навыков. Общие когнитивные компетенции рассматриваются как предпосылки для развития предметных компетенций. К числу важнейших личностных компетенций, включающих в числе других когнитивные и социальные, относят способности обучаемых к поиску, анализу и оценке возможных путей саморазвития, самостоятельному формированию требований и ограничений в личной, трудовой и общественной жизни, развитию навыков выбора и реализации жизненных планов.

1.3.2 Проблемы реализации компетентностного подхода в образовании

По оценкам учебных заведений, приступивших к реализации обучающих программ, основанных на компетенциях, преимущества данных программ для учебного заведения очевидны. Но как показывает опыт, разработка и реализация компетентностного подхода представляет серьёзные трудности для преподавателей.

Проблема структурирования компетенций и создания измерителей для аттестации усугубляется теми дополнительными трудностями, которые возникают при попытках оценивания компетенций.

Во-первых, компетенции — многофункциональны и надпредметны, поэтому при аттестации понадобятся комплексные измерители, требующие включения различных оценочных средств, использования методов многомерного шкалирования и специальных методов интеграции аттестационных баллов по различным количественным и качественным шкалам.

Во-вторых, уровень освоения компетенций во многом предопределен доминантой способностей обучаемых, что приводит к необходимости использования отдельных психодиагностических методик в процессе аттестации, не предусмотренных в нашей стране нормативными документами. О такой необходимости говорит опыт многих зарубежных стран, где психологи участвуют в оценивании компетенций в образовании.

В-третьих, при интерпретации оценок уровня освоения компетенций придется принимать во внимание, что формирование компетенций является производной многих факторов: содержания образования, организационно-технологических педагогических решений, методов обучения, стиля взаимодействия со студентами, качества системы контроля в вузе, вовлеченности студентов в образовательный процесс, общего «образовательного климата» вуза, характера практик и стажировок и т. п.

В целом, компетентностная модель специалиста оказывается достаточно сложным многоуровневым образованием, где, например, отдельным знаниям — сопоставлены объекты, критериям практической подготовки — конкретные материализованные свидетельства, а личностным и профессиональным аспектам — данные психологических тестов, собеседований и др.

Использование программно-технических средств оценивания уровня сформированности профессиональных компетенций в канале обратной связи рассматриваемой системы обучения создает предпосылки для автоматизации оценивания уровня сформированности профессиональных компетенций будущих специалистов [20, 21].

Для оценивания конкретных квалификационных характеристик традиционно применяются однокритериальные модели. Изучение этих моделей позволило классифицировать их по следующим признакам: по типу применяемой оценочной шкалы; по методу определения качества ответа на контрольное задание (КЗ); по способу вывода итоговой оценки; по алгоритму оценивания; по способу обработки информации; по виду эталона [20, 22, 23]. Классификация, схема которой приведена на Рис. 8, позволяет обоснованно выбирать методы оценивания конкретных квалификационных характеристик и создает основу для комплексного оценивания уровня сформированности профессиональных компетенций будущего специалиста.

Рис. 8. Схема классификации моделей оценивания квалификационных характеристик

Для эффективной проверки соответствия уровня сформированности профессиональных компетенций требованиям ФГОС необходимо параллельно применять различные однокритериальные модели для оценивания уровня освоения конкретных характеристик [20, 23, 24]. Результат такого многократного однокритериального оценивания квалификационных характеристик представляет собой набор частных оценок, которые в дальнейшем должны интегрироваться в комплексную оценку уровня сформированности профессиональных компетенций.

В качестве критериев оценивания квалификационных характеристик, составляющих рассматриваемые профессиональные компетенции, используются, как правило, традиционные для педагогической практики степени совпадения демонстрируемых учебных достижений с эталонами, в качестве которых используются модели знаний преподавателей, варианты ответов на тестовые задания, модели проблемных ситуаций и т. п. Оценка степени совпадения ответов или результатов работы обучаемого с применяемым эталоном, выставляемая субъективно (одним преподавателем или аттестационной комиссией) либо с применением аппаратно-программных средств контроля учебных достижений) на основании конкретной однокритериальной модели, представляет собой первичную оценку квалификационной характеристики, входящей в рассматриваемые профессиональные компетенции [20, 21, 24]. Количество таких частных моделей должно быть равно количеству учитываемых характеристик [22, 23].

Одновременное, но разрозненное применение однокритериальных моделей не позволяет сформировать целостное представление об уровне сформированности профессиональных компетенций. Комплексную оценку уровня сформированности конкретной профессиональной компетенции будущего специалиста можно получить при реализации многокритериального подхода, который заключается в параллельном оценивании по однокритериальным моделям нескольких квалификационных характеристик, составляющих профессиональную компетенцию, с последующим выводом итоговой оценки уровня сформированности профессиональных компетенций на основании полученных промежуточных результатов.

Проблемная ситуация определяется выявленными противоречиями между:

1. Требованием оценивания уровня сформированности профессиональных компетенций будущих специалистов и неразработанностью классификации моделей оценивания квалификационных характеристик, составляющих профессиональные компетенции;

2. Потребностью многокритериального оценивания уровня сформированности профессиональных компетенций будущих специалистов и отсутствием механизма интеграции однокритериальных оценок квалификационных характеристик в комплексную многокритериальную оценку.

3. Необходимостью систематического применения в учебном процессе методов многокритериального оценивания уровня" сформированности' профессиональных компетенций будущих специалистов и неформализованностью модели вывода итоговой оценки профессиональных компетенций;

4. Высокой вычислительной сложностью ручного многокритериального оценивания уровня сформированности профессиональных компетенций будущих специалистов и непроработанностью технологии и методики его автоматизированного проведения в рамках АСУ УП.

Таким образом, проблема измерения уровня компетентности студентов должным образом не стандартизирована, т. е. не выработаны методы и модели такого измерения, а это, несомненно, является очень важным аспектом для определения количественного уровня освоения студентами тех или иных компетенций [20, 23]. В связи с этим, особую актуальность приобретает разработка математического, алгоритмического и методического обеспечения автоматизированного оценивания уровня сформированности профессиональных компетенций будущих специалистов, что особенно важно в контексте разработки обучающих ИЭС и веб-ИЭС.

1.4 Исследование возможностей применения компетентностного подхода в рамках построения и функционирования обучающих веб-ИЭС

Сегодня обучающие веб-ИЭС, создаваемые на основе ЗОМ, весьма актуальны в рамках использования и внедрения различных образовательных технологий и учебно-методического обеспечения образовательных программ в соответствии с принципами компетентностного подхода к обучению [3−7, 25].

Технологию веб-ИЭС можно эффективно использовать для таких современных новаций в образовании как применение компетентностного подхода к обучению [5, 25], в том числе на основе управления знаниями, поскольку обеспечиваются возможности индивидуализации и интеллектуализации процессов обучения за счет включения в архитектуру обучающих веб-ИЭС компонентов, поддерживающих совокупность эвристических моделей М1, М2 и Мe. В связи с этим проводятся исследования, направленные на эволюцию базовых моделей (M1, М2, Ме), отражавших традиционный квалификационный подход к организации учебного процесса (т.е. что должен знать, уметь, и какими навыками владеть выпускник ВУЗа в профессиональной области), в сторону компетентностного подхода, учитывающего кроме всего прочего и способности обучаемых применять знания, умения и личностные качества для успешной профессиональной деятельности.

Специализация «Интеллектуальные системы и технологии» включает в себя следующие курсы: «Базы данных и экспертные системы (введение в интеллектуальные системы)» (каф. 22); «Интеллектуальные диалоговые системы» (каф. 22); «Динамические интеллектуальные системы» (каф. 22); «Проектирование кибернетических систем, основанных на знаниях» (каф. 22); «Экспертные системы» (каф. 28); «Интеллектуальные информационные системы» (фак. У, Институт инновационного менеджмента).

В течение семестра неоднократно проводятся автоматизированные контрольные мероприятия и тестирования, обрабатываются полученные результаты, данные по всем обучаемым заносятся в общую базу. По итогам собранной информации для каждого обучаемого составляется его текущая модель, включающая в себя его личностные характеристики, выявленные по результатам психологических тестирований, набранные баллы за пройденные контрольные мероприятия, списки проблемных зон и их коэффициенты.

На Рис. 9 показаны примеры модели обучаемого для двух студентов кафедры № 22 по итогам семестра. Студенты кафедры № 22 за время обучения проходят несколько курсов по специализации «Интеллектуальные системы и технологии», в течение этого времени все данные сохраняются, обновляются и пополняются.

Рис. 9. Пример модели обучаемого для студентов группы К06−222 по курсу «Базы данных и экспертные системы (введение в интеллектуальные системы)» (каф. 22)

На основании полученных результатов экспериментального исследования возможностей подсистемы поддержки построения обучающих веб-ИЭС, результатов анализа отечественных и зарубежных работ по методам построения моделей компетенций, а так же переходом на компетентностно-ориентированные образовательные программы, были сформулированы требования к компонентам подсистемы, в частности, к компонентам построения стратегии (плана) обучения, формирования моделей целевых компетенций и выявления текущего уровня компетенций обучаемого.

1.5 Разработка требований на развитие и модификацию средств построения модели обучения с учетом компетентностно-ориентированных моделей

На основании анализа функциональных возможностей и экспериментального исследования подсистемы поддержки построения обучающих веб-ИЭС были сформулированы требования по их модификации:

1) Средства построения онтологии курса/дисциплины должны обеспечивать формирование различных моделей целевых компетенций, а именно:

· добавление новой модели целевых компетенций;

· удаление уже существующей модели целевых компетенций;

· добавление/удаление компетенции, входящей в одну из моделей целевых компетенций.

2) Средства построения онтологии курса/дисциплины должны обеспечивать связь между моделью целевых компетенций и элементами курса/дисциплины.

3) Средства построения модели обучаемого должны обеспечивать оценку текущего уровня компетенций обучаемого, основываясь на результатах, полученных после прохождения им контрольных тестирований.

4) Средства формирования модели обучаемого должны обеспечивать формирование компетентностно-ориентированной сетевой модели обучаемого с учетом его текущего уровня компетенций, выявленного в ходе контрольных тестирований.

5) Средства построения модели обучения должны обеспечивать планирование текущей стратегии обучения обучаемого с учетом сформированной компетентностно-ориентированной сетевой модели обучаемого.

1.6 Цели и задачи дипломной работы

Целью данной дипломной работы является модификация средств построения модели обучения для веб-версии комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ с учетом компетентностно-ориентированных моделей. Основными задачами дипломной работы являются:

1. Разработка алгоритмов формирования целевых компетенций.

2. Разработка алгоритмов выявления текущего уровня компетенций обучаемого.

3. Модификация алгоритма планирования текущей стратегии обучения с учетом текущего уровня компетенций обучаемого.

4. Анализ функциональных требований к разрабатываемому программному обеспечению.

5. Проектирование и программная реализация модифицированных средств построения и реализации обучающих воздействий в обучающих веб-ИЭC с учетом компетентностно-ориентированных моделей.

6. Тестирование разработанного программного обеспечения.

2.Разработка алгоритмов для построения и реализации модели обучения с учетом компетентностно — ориентированных моделей

2.1 Постановка задачи

Анализ методов построения модели обучаемого М1 свидетельствует о необходимости разработки модифицированных алгоритмов и программных средств (с учетом требований пункт 1.5.) для выявления текущего уровня компетенций обучаемого.

Анализ методов построения эталонной модели курса/дисциплины Ме показал также необходимость разработки модифицированных алгоритмов и программных средств (с учетом требований в пункта 1.5.) для построения модели целевых компетенций и для связи модели целевых компетенций с онтологией курса/дисциплины.